Содержание к диссертации
Введение
1. Разработка принципов построения системы мониторинга для NGN ... 19
1.1 Функциональная архитектура NGN 19
1.2 Функциональная архитектура IMS 25
1.3 Функциональная архитектура IPTV 30
1.4 Система мониторинга ОКС №7 33
1.5 Параметры мониторинга для сети сигнализации SIP 39
1.6 Система мониторинга IP сетей 42
1.7 Архитектура NMS 47
1.8 Выводы 49
2. Параметры качества обслуживания BNGN 51
2.1. Качество обслуживания в сетях с коммутацией пакетов 51
2.2. Качество передачи речи 54
2.3. Особенности мониторинга для видеопотоков 56
2.4. Параметры для обеспечения требований QoE при передаче видеопотоков 60
2.5. Выводы 70
3. Разработка методов оценки параметров мониторинга NGN 71
3.1 Общая постановка задачи 71
3.2 Оценка параметров мониторинга NGN на основании выборки фиксированного объема 72
3.2.1 Интервальная оценка 72
3.2.2 Проверка гипотезы 74
3.3 Задержки и джиттер 75
3.4 Оценка параметров функционирования NGN с использованием последовательного анализа 81
3.4.1 Принцип получения оценок на основе последовательного анализа 81
3.4.2. Первый вариант применения последовательного анализа 83
3.4.3. Второй вариант применения последовательного анализа 85
3.4.4. Доля потерь и иные подобные параметры 87
3.4.5. Использование последовательного анализа для оценки задержки и джиттера 89
3.5 Сравнение метода с фиксированным размером выборки и последовательного анализа 95
3.6 Выводы 98
4. Разработка методов оценки параметров мониторинга для IPTV 99
4.1 Общие положения по оценке параметров мониторинга для IPTV 99
4.2. Объем выборки при измерении параметра Херста 105
4.2.1. Фиксированный размер выборки 107
4.2.2. Последовательный анализ 108
4.3. Вейвлет анализ 109
4.4. Оценка трафика IPTV на основе вейвлет преобразования 112
4.5 Выводы 124
Заключение 125
Список литературы 127
- Параметры мониторинга для сети сигнализации SIP
- Параметры для обеспечения требований QoE при передаче видеопотоков
- Использование последовательного анализа для оценки задержки и джиттера
- Объем выборки при измерении параметра Херста
Введение к работе
Актуальность темы. Концепция сетей связи следующего поколения NGN (Next Generation Network), регламентированная в рекомендациях Сектора Стандартизации телекоммуникаций Международного Союза Электросвязи (МСЭ-Т), предоставляет оператору возможность организации на сети неограниченного числа услуг. Такая характеристика NGN с одной стороны чрезвычайно привлекательна для операторов и пользователей, а с другой стороны требует нового подхода к внедрению и эксплуатации NGN и ее фрагментов. В последнее время общепризнанным является тот факт, что особое внимание для обеспечения эффективного внедрения и эксплуатации следует уделять тестированию и мониторингу. Задачи тестирования и мониторинга в NGN породили даже новую стратегическую проблему, так называемую глобальную совместимость, под которой понимается совместимость технических средств, услуг, классов и параметров качества обслуживания.
Одной из наиболее сложных задач в рамках обеспечения глобальной совместимости является тестирование и мониторинг видеотрафика. Видеотрафик, являясь по природе самоподобным, играет всё бльшую роль при внедрении услуг NGN. В работе исследуются особенности видеотрафика для NGN, в которой услуги по передаче видео реализуются в основном на базе технологии IPTV.
Системным вопросам построения NGN посвящены работы Б.С.Гольдштейна, А.Е. Кучерявого, Н.А.Соколова, Г.Г.Яновского, А.Б. Васильева, А.Л. Цуприкова, Л.З. Гильченка и др. В достаточной степени на сегодняшний день развита теория и практика тестирования технических средств NGN. Что же касается системы мониторинга NGN как таковой, то до последнего времени практически отсутствовали как системные решения по ее разработке, так и исследования характеристик, в том числе оценивания параметров мониторинга по результатам измерений, рациональных значений интервалов агрегирования данных при обработке результатов измерений и т.д. Усугубляет ситуацию с решением проблем мониторинга NGN и то, что трафик в сетях связи следующего поколения приобрел ярко выраженный характер самоподобия, что особенно присуще видеотрафику и его основной составляющей – трафику IPTV. Последнее требует углубленного изучения характеристик трафика IPTV и разработки соответствующих методов его адекватного представления по результатам измерений.
Цель работы. Целью диссертационной работы является разработка архитектуры системы мониторинга NGN и исследование ее характеристик, в том числе и для мониторинга трафика IPTV.
Для достижения поставленной цели в диссертации последовательно решаются следующие задачи:
- анализ развития сетей связи общего пользования при внедрении концепции NGN,
- анализ функциональных архитектур NGN и IMS и предоставления услуг IPTV на основе рекомендаций и проектов рекомендаций МСЭ-Т,
- разработка архитектуры системы мониторинга NGN на базе проведенного анализа,
- анализ параметров качества обслуживания, в том числе для IPTV, подлежащих мониторингу в NGN,
- разработка методологии оценки параметров качества обслуживания для системы мониторинга NGN,
- разработка метода оценки параметра Херста для трафика IPTV в системе мониторинга NGN,
- экспериментальные исследования различных по длительности фрагментов трафика IPTV,
- определение рационального интервала агрегирования данных при мониторинге трафика IPTV,
- исследование характеристик обслуживания измеренного трафика, модельного трафика на основе метода ON/OFF и модельного трафика на основе обратного вейвлет преобразования в системе G/M/1.
Методы исследования. Поставленные в диссертации задачи решены с использованием методов теории вероятностей, математической статистики, теории массового обслуживания и вейвлет преобразований.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:
-
Разработана архитектура системы мониторинга NGN с учетом эволюционного характера развития сети и комплексного использования как инвариантных по отношению к техническим средствам NGN подсистем, так и зависимых от них.
-
Разработан метод оценки джиттера посредством формирования вариационного ряда с последующим симметричным его урезанием. Определено необходимое число испытаний для оценки задержки и джиттера, а также функции правдоподобия и математические ожидания объема выборки при использовании для оценивания метода последовательного анализа.
-
Доказано асимптоматическое самоподобие трафика IPTV и на основе полученной по результатам экспериментальных исследований зависимости параметра Херста от интервала агрегирования определено рациональное значение интервала агрегирования данных для систем мониторинга NGN.
-
Предложено для сравнения различных аппроксимаций трафика IPTV, а также его измеренных реализаций, использовать характеристики процесса обслуживания такого трафика – среднюю длину очереди и функцию распределения длины очереди – в системе G/M/1.
-
Доказано, что существующий метод создания модельного трафика ON/OFF может не обеспечивать адекватного представления трафика IPTV, в то время как при использовании обратного вейвлет преобразования модельный трафик с достаточной для практики степенью точности отображает реальный трафик IPTV.
Практическая значимость работы. На основе полученных в работе результатов разработана рекомендация МСЭ-Т Q.3902 «Параметры мониторинга при внедрении технических средств NGN на сетях связи общего пользования», а также в исследовательском периоде 2009-2012 г.г. открыт новый вопрос Q.9/11 «Параметры мониторинга для протоколов NGN». Полученные результаты использованы также при разработке рекомендации МСЭ-Т Q.3925 “Виды потоков трафика, которые должны быть сгенерированы на модельной сети для тестирования параметров QoS для речи, данных и видео”. Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс в СПб ГУТ.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 62-ой Научно-технической конференции, посвященной Дню Радио (17 апреля 2007г., С-Петербург), 64-ой Научно-технической конференции, посвященной Дню Радио (21 апреля 2009г., С-Петербург), Международной конференции NEW2AN (18-22 сентября 2009г.), С-Петербург, заседаниях 11-ой Исследовательской комиссии МСЭ-Т (23-27 апреля 2007г., Женева, 19-23 января 2008г., Сеул, 26-30 апреля 2010г., Женева, 11-15 июня 2012г., Женева), а также на заседаниях кафедры.
Публикации. Основные научные результаты диссертации опубликованы в 18 печатных работах, в том числе одной книге и 12 вкладах в МСЭ-Т.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Работа изложена на 136 страницах, в том числе 36 рисунков и список литературы из 102 наименований.
Параметры мониторинга для сети сигнализации SIP
В рекомендации Y.1543 МСЭ-Т [72] рассматриваются способы измерения различных параметров, в том числе для целей мониторинга межоператорского взаимодействия. Уже само название рекомендации подчеркивает ее достаточно современную направленность, а именно: измерение на IP-сетях для междоменного взаимодействия. Действительно, если рассматривать пакетные сети связи общего пользования, то терминология междоменного взаимодействия появляется вместе с механизмом обеспечения качества обслуживания «дифференцированные услуги» (DiffServ). Именно DiffServ является базой для реализации одного из важнейших концептуальных положений NGN - гарантированного уровня качества обслуживания. В отношении измерений междоменных взаимодействий в Y.1543 рассматриваются измерения средней задержки и вариации задержки (в одну сторону для обоих параметров), коэффициента потерь пакетов и доступности пути. Следует сразу же отметить, что несмотря на достаточно современное содержание, рекомендация Y.1543 рассматривает именно IP-сети, а не NGN. Эволюционное развитие сетей связи общего пользования в направлении NGN подразумевает, естественно, одновременное сосуществование в сети и цифровых фрагментов, и пакетных, и даже аналоговых. Эволюционность развития предусматривает использование в таких смешанных сетях и существующих (как правило не так давно введенных в эксплуатацию) систем мониторинга ОКС №7 и их развитие с использованием положительного опыта для мониторинга смешанных сетей. Поэтому, использование Y.1543 вследствие отсутствия в ней эволюционных аспектов развития сети впрямую затруднено. Вместе с тем, имеющиеся в Y.1543 наработки и в том числе систематизация документов RFC в отношении мониторинга IP-сетей представляют определенный интерес и должны быть подвергнуты всестороннему анализу.
Для измерения указанных выше величин в Y.1543 предлагается использовать два метода: активные и пассивные измерения. Заметим, что приведенный выше состав параметров по своей сути (задержка, вариация задержки, потери) отвечает нормированным в Y. 1541 параметрам качества обслуживания с точки зрения организации необходимых измерений.
Активная система мониторинга IP-сетей в соответствии с Y.1543 строится на основе активных пробников (зондов), осуществляющих установление пробных (контрольных) соединений, например, из конца в конец или от одного технического средства IP до другого [73,74,75,76,77].
Такая система, как правило, основывается на UDP соединениях и должна быть использована для измерения, как задержки, так и потерь в обоих направлениях между двумя техническими средствами.
Пробные пакеты маркируются в соответствии с концепцией DiffServ, т.е. в заголовке пробного пакета так же, как и в реальном пакете данных существует поле DSCP, которое обозначает класс качества обслуживания в системе DiffServ. Последовательность таких пакетов передается через периодические интервалы в псевдослучайном порядке. Естественно, и в исходящем техническом средстве, и во входящем техническом средстве каждый пакет идентифицируется временем отправления и временем поступления. Заметим, что с учетом изложенного на сетях связи должно быть обеспечено внедрение системы единого точного времени, что возможно выполнить, например, с использованием системы ГЛОНАСС.
Пробные пакеты должны, естественно, иметь возможность соответствующей маркировки и в сетях MPLS, достаточно широко распространенных в настоящее время.
Отметим, что использование пробных контрольных соединений, вызовов, последовательностей и т.д. является достаточно широко распространенным методом измерений с целью оценки качества на всех этапах развития сетей связи общего пользования. Однако внимательный анализ показывает, что методы создания искусственной нагрузки для измерений и мониторинга сетей имеют преимущественное использование на начальном периоде развития той или иной технологии развития сети, постоянно уступая методам измерения и мониторинга на основе реальной нагрузки.
Не упуская из виду предыдущий аналитический вывод, продолжим рассмотрения требований к активным измерениям на основе рекомендации Y.1543. Как уже отмечалось выше, измерения в Y.1543 строится на основе модели DiffServ. Поэтому, каждый отдельный набор пробников может быть использован для различных классов QoS и соответствующим образом запрограммирован. В рекомендации Y.1543 в качестве примера приводятся размеры пробного пакета для различных классов QoS. Так, для класса О размер пробного пакета определяется в 20 октетов, а для класса 2 - в 256 октетов.
Период передачи пробных пакетов, как правило, ограничен 100 мс. При этом измерения в целом осуществляются в течение 5 минут, за которые и подсчитываются оценки задержки, вариации задержки и потерь. Оценка числа проб исследований за 5-й минутный интервал составляет около 1000, что вполне достаточно, например, для оценки потерь в единицы процентов, но не может считаться достаточным для оценки коэффициента потерь, например, для классов 6 и 7 по рекомендации Y.1541.
Для измерений параметров задержки, вариации задержки и потерь в рекомендации Y.1543 рассматривается несколько моделей сети для измерений (как активных, так и пассивных), а именно: пограничный узел -пограничный узел, провайдер - провайдер и терминальное устройство -терминальное устройство. Рассмотрим модель сети для измерений «терминальное устройство - терминальное устройство» как наиболее общую, которая изображена на рис. 1. Модель рис. 1.5 включает в себя несколько региональных (Regional Network, в привычной терминологии - транзитных) сетей со своими сетями доступа (Access Network) и техническими средствами пользователя (ТЕ - Terminal Equipment). Кроме того, с целью еще большего обобщения модели на рис. 1.5 приведены также дополнительные транзитные сети (Additional transit networks), через которые может устанавливаться соединение от исходящего пользователя по входящему. Сеть сегментирована на транзитный участок (Transit segment), исходящий (Egress) и входящий (Ingress) сегменты, а также пользовательские сегменты (Customer A segment и Customer В segment), включающие в себя пользовательское оборудование СЕ (Customer Equipment) и терминальное оборудование ТЕ. Понятие пограничной точки присутствия (Demarcation POP - Point of Presence) определяет границы транзитной сети и сети доступа. Провайдерские узлы (Provider Edge) образуют совместно сеть, по которой передаются реальные и пробные пакеты между пользователями А и В.
Параметры для обеспечения требований QoE при передаче видеопотоков
Как уже отмечалось выше, важнейшую роль при обеспечении QoE при передаче видеопотоков играют характеристики потерь пакетов. При этом в отличие от существующих характеристик QoS для передачи речи, определенных в Y.1540 и Y.1541, характеристики потерь пакетов для видеопотоков включают в себя помимо джиттера и задержки и другие различные характеристики кадра: максимальную длительность простой ошибки, число пакетов подряд, для которых существуют потери, число периодов потерь в течение времени и коэффициент потерь для средней скорости передачи видеопотока. Кроме того, поскольку существует достаточно большое количество стандартов для передачи видоизображений, в рекомендуемые параметры для передачи видеоизображений входит также минимальная рекомендуемая скорость передачи для видеосигнала и для аудиосопровождения для различных стандартов. Приведенные ниже параметры определены в проекте рекомендации G.IPTV-QoE и получены на основе опыта или, как принято в настоящее время называть лучшей практики, производителей и операторов, а также с учетом характеристик технологий передачи видеопотоков, например, MPEG-2, MPEG-4 и т.д.
В Табл. 2.4 приведены минимально рекомендуемые скорости на уровне приложений для стандартов MPEG-2, MPEG-4 AVC, VC-1 и AVS для передачи видеопотоков с целью обеспечения требований QoE в условиях стандартно определенного телевидения (SDTV). передачи.
В Табл. 2.5 приводятся минимально рекомендуемые скорости передачи на уровне приложений для аудиосопровождения видеопотока для стандартов MPEG, а также различных стандартов по передаче аудио информации (АС-3, Dolby Digital, AAC, МРЗ) с целью обеспечения требований по QoE в условиях стандартно определенного телевидения SDTV. При использовании формата стандартно определенного телевидения при предоставлении услуги видео по запросу (VoD) требования пользователей несколько выше, чем при широковещательных услугах SDTV, что объясняется в первую очередь дополнительной платой за контент и, как следствие, более высокими ожиданиями по уровню качества (QoE) со стороны пользователей. В Табл. 2.6 приводятся минимально рекомендуемые скорости передачи на уровне приложений для тех же стандартов, что и в таблице 2.4, для передачи видеопотоков с целью обеспечения QoE в условиях предоставления услуги VoD на основе SDTV. В Табл. 2.7 приводятся минимально рекомендуемые скорости передачи на уровне приложений для аудиосопровождения видеопотока для Dolby Digital АС-3 как рекомендованного стандарта для VoD с целью обеспечения требований по QoE в условиях предоставления услуги VoD на основе SDTV. Требования по аудиосопровождению для HDTV остаются такими же, как и для SDTV, поскольку HDTV точно так же, как и SDTV предоставляет широковещательные видеоуслуги. Далее перейдем к рассмотрению требований по задержкам, джиттеру и потерям для удовлетворения требований по QoE при различных скоростях передачи видеопотоков на транспортном уровне (там, где и происходят задержки и потери пакетов) отдельно для MPEG-2, MPEG-4 AVC в совокупности с VC-1 и AVS, HDTV. Очевиден тот факт, что MPEG-4 AVC объединены с VC-1 и AVS вследствие одинаковых параметров для минимально рекомендуемых скоростей передачи видеопотоков. В Табл. 2.9 приведены рекомендуемые минимальные значения задержки, джиттера, максимальной длительности простой ошибки, числа пакетов подряд, для которых существуют потери, числа периодов потерь в течение времени и коэффициента потерь для средней скорости передачи видеопотока с целью удовлетворения QoE. Эти значения приведены для стандарта MPEG-2 при предоставлении широковещательных услуг SDTV на транспортном уровне. Под числом периодов потерь в течение времени понимаются такие периоды потерь, когда возникают недопустимые искажения видеоизображения у пользователя, такие как: разрывы видеокадров, остановка кадра, короткие перерывы аудио сопровождения и т.д. Эти значения приведены только для видеопотоков и IP потоки для других приложений в рамках предоставления видеоуслуг должны иметь другие характеристики. При этом не учитывается также, что приемлемые значения параметров могли бы быть и выше вследствие возможности исправления некоторых параметров в STB. Для тех же условий в Табл. 2.10 приведены минимальные значения параметров для MPEG-4 AVC, VC-1 и AVS для услуг SDTV.
Использование последовательного анализа для оценки задержки и джиттера
Для оценки потока IPTV, а тем более собственно контента, может быть недостаточно и оценки параметра Херста. Прежде, чем доказать это положение, рассмотрим одни из современных методов - вейвлет анализ [6,20,32,101]. В буквальном переводе с английского языка слово wavelet означает "маленькая волна", такое название объясняется формой функций, используемых в вейвлет-анализе. Термин "вейвлет-анализ" по смыслу аналогичен термину "Фурье-анализ". В обоих случаях речь идет о представлении исследуемого процесса в виде линейной комбинации различных функций, именуемых базисом соответствующего преобразования. Для вейвлет - анализа характерно понятие масштаба (scale), даже графическое представление в виде диаграммы специального вида именуется скейлограмма или скалограмма (scalogramm). Под масштабом следует понимать колебательные процессы различной периодичности. Будем говорить, что низкочастотные колебания имеют более крупный масштаб, а высокочастотные - более мелкий. Вейвлет -анализ называют «микроскопом», поскольку он позволяет исследовать каждый масштаб с необходимой и достаточной для него разрешающей способностью. Основы вейвлет-анализа были разработаны в середине 80-х годов Гроссманом и Морле как альтернатива преобразованию Фурье для исследования временных (пространственных) рядов с выраженной неоднородностью. В отличие от преобразования Фурье, локализующего частоты, но не дающего временного разрешения процесса, и от аппарата d функций, локализующего моменты времени, но не имеющего частотного разрешения, вейвлет-преобразование, обладающее "самонастраивающимся" подвижным частотно-временным окном, одинаково хорошо выявляет как низкочастотные, так и высокочастотные характеристики процесса на разных временных масштабах. По этой причине вейвлет-анализ часто сравнивают с "математическим микроскопом", вскрывающим внутреннюю структуру существенно неоднородных объектов. Вейвлет преобразование было разработано в некотором роде как альтернатива оконному преобразованию Фурье (ОПФ), а также для преодоления некоторых проблем ОПФ, связанных с плохим разрешением.
Указанная универсальность обеспечила вейвлет-анализу широкое использование в самых различных областях знаний. Семейства анализирующих функций, называемых вейвлетами, применяются при анализе изображений различной природы, для изучения структуры турбулентных полей, для сжатия больших объемов информации, в задачах распознавания образов, при обработке и синтезе сигналов, например, речевых, для определения характеристик фрактальных объектов.
Подобно тому, как в основе аппарата преобразований Фурье лежит единственная функция w(t) = e", порождающая ортонормированный базис пространства L2(0,2;r) путем масштабного преобразования, так и вейвлет-преобразование строится на основе единственной базисной функции y/(t), имеющей солитоноподобный характер и принадлежащей пространству 1} (R), т.е. всей числовой оси.
В западной литературе за этой функцией закрепилось название "вейвлет", что означает "маленькая волна", в отечественной литературе иногда ее называют "всплеском", отражая в этом названии и локализацию, и осцилляционный характер поведения. На практике приходится иметь дело с процессами, заданными не аналитическими функциями, а с дискретным набором данных, определенном на конечном временном интервале. В этом случае формула для коэффициентов вейвлет-преобразования имеет следующий вид:
Выбор того или иного класса анализирующих функций диктуется спецификой задачи, тем, какую информацию нужно извлечь из процесса. В ряде случаев с помощью различных вейвлетов можно более полно выявить особенности анализируемого процесса.
Спектр вейвлет-преобразования одномерного сигнала представляет поверхность в трехмерном пространстве. Обычно изображение спектра выполняется путем проектирования линий постоянного уровня поверхности на плоскость с переменными: параметрами сдвига (по оси абсцисс) и масштаба (по оси ординат) с градиентной заливкой оттенками цвета между линиями. Например, вариант закраски, при котором область максимума имеет ненасыщенный цвет, а минимума - насыщенный. Используется также метод представления структуры спектральных данных с помощью "скелетона" - линий локальных экстремумов поверхности W(a,b).
Далее в работе для оценки IPTV трафика будет использовано дискретное вейвлет преобразование. Вейвлет преобразование строится на основе единственной базисной функции F(t) имеющей самоподобный характер и принадлежащей пространству L (R), т.е. всей числовой оси. Как отмечалось в п.4.3, существует достаточно большое число различных вейвлетов. Пакетному трафику в наибольшей степени соответствует вейвлет Хаара, который и будем далее использовать:
Поскольку по результатам измерений формируется дискретный набор данных на конечном интервале времени, далее для интерпретации результатов измерения используем дискретное вейвлет-преобразование:
Объем выборки при измерении параметра Херста
Анализ данных рис. 4.22, 4.23, 4.24 показывает, что для измеренного трафика и модельного трафика на основе обратного вейвлет преобразования средняя длина очереди приблизительно одинакова, в то время как для модельного трафика на основе метода ON/OFF (при близких значениях параметра Херста) средняя длина очереди меньше почти в два раза.
Определено необходимое число испытаний при использовании фиксированной выборки и математическое ожидание числа испытаний при использования последовательного анализа для мониторинга параметра Херста. Доказано асимптотическое самоподобие трафика IPTV и на основе полученной по результатам экспериментальных исследований зависимости параметра Херста от интервала агрегирования определено рациональное значение интервала агрегирования данных для систем мониторинга NGN. Предложено для сравнения различных аппроксимаций трафика IPTV, а также его измеренных реализаций, использовать характеристики процесса обслуживания такого трафика - среднюю длину очереди и функцию распределения длины очереди - в системе G/M/1. Доказано, что параметр Херста не в полной мере характеризует самоподобный трафик IPTV по результатам обслуживания в системе G/M/1 трех потоков: измеряемого трафика, модельного трафика на основе метода ON/OFF и модельного трафика на основе обратного вейвлет преобразования с практически одним и тем же значением параметра Херста. Доказано, что существующий метод создания модельного трафика ON/OFF не обеспечивает адекватного представления трафика IPTV, в то время как при использовании обратного вейвлет преобразования модельный трафик с достаточной для практики степенью точности отображает реальный трафик IPTV. Основные результаты данной работы сводятся к следующим положениям: Одним из важнейших свойств развития сетей связи общего пользования является эволюционность, необходимая в настоящее время при начале внедрения концепции NGN и одного из вариантов ее реализации - IMS. Система мониторинга, являющаяся необъемлемой частью сетей связи, естественным образом эволюционируют вместе с сетью, что отображается в системе мониторинга NGN в виде как подсистемы ОКС №7, так и подобной ей подсистемы мониторинга SIP. Принципиально иная сложность NGN по сравнению с цифровой сетью требует при сохранении эволюционного характера развития системы мониторинга использовать при ее построеннии не только инвариантные по отношению к техническим средствам (производителям) подсистемы, но и зависимые от технических средств (производителей). Система мониторинга NGN создается, в основном, на базе пассивных методов мониторинга, поскольку реальное масштабное внедрение активных методов мониторинга затруднено в связи с необходимостью мониторинга в NGN, в том числе и самоподобного трафика IPTV. Разработана архитектура системы мониторинга NGN, принятая и рекомендованная к настоящему времени МСЭ-Т. Разработана методология оценки параметров мониторинга NGN. При этом рассмотрены две основные подзадачи: получение оценок, которые с определенной достоверностью представляют параметры функционирования, и проверка на соответствие установленному нормативному значению. Определено необходимое число испытаний при использовании фиксированной выборки, функции правдоподобия и математическое ожидание числа испытаний при использовании последовательного анализа для параметров мониторинга NGN. Предложено для практических целей при оценке джиггера использовать его определение через квантили распределения задержки. Разработан метод оценки джиттера посредством формирования вариационного ряда с последующим симметричным его урезанием. Определено необходимое число испытаний при использовании фиксированной выборки, функция правдоподобия и математическое ожидание числа испытаний при использования последовательного анализа для мониторинга параметра Херста. Доказано асимптотическое самоподобие трафика IPTV и на основе полученной по результатам экспериментальных исследований зависимости параметра Херста от интервала агрегирования определено рациональное значение интервала агрегирования данных для систем мониторинга NGN.
Предложено для сравнения различных аппроксимаций трафика IPTV, а также его измеренных реализаций, использовать характеристики процесса обслуживания такого трафика - среднюю длину очереди и функцию распределения длины очереди - в системе G/M/1.
Доказано, что существующий метод создания модельного трафика ON/OFF не обеспечивает адекватного представления трафика IPTV, в то время как при использовании обратного вейвлет преобразования модельный трафик с достаточной для практики степенью точности отображает реальный трафик IPTV.
